Задания для самостоятельного решения (стр. 4 )

Х1 ÷ Х7 – число уровней варьирования (N=7);

У1 ÷ У5 – число повторностей в опытах матрицы планирования эксперимента (m=5).

Вариант 10

Квадратическая параболическая однофакторная регрессионная модель (модель второго порядка), матрица планирования эксперимента

Xu	U	V
Yuv
Y1	Y2	Y3	Y4	Y5	¯ Y	S2{y}
0	1	0	0	0	0	0
2	2	16,8	22,3	19,8	25,3	19,8
4	3	36,8	38,8	33,8	40,8	34,8
6	4	39,8	48,8	40,8	47,8	41,8
8	5	46,8	53,3	45,3	44,3	51,8
10	6	53,3	48,8	50,3	53,8	47,8
12	7	55,3	49,8	52,8	50,3	45,8

Получить математическую модель (уравнение регрессии) и построить график зависимости значений У от Х.

Х1 ÷ Х7 – число уровней варьирования (N=7);

У1 ÷ У5 – число повторностей в опытах матрицы планирования эксперимента (m=5).

Вариант 11

Квадратическая параболическая однофакторная регрессионная модель (модель второго порядка), матрица планирования эксперимента

Xu	U	V
Yuv
Y1	Y2	Y3	Y4	Y5	¯ Y	S2{y}
0	1	0	0	0	0	0
2	2	15,8	21,3	18,8	24,3	18,8
4	3	35,8	37,8	32,8	49,8	33,8
6	4	38,8	47,8	49,8	46,8	40,8
8	5	45,8	52,3	44,3	43,3	50,8
10	6	52,3	47,8	49,3	52,8	46,8
12	7	54,3	48,8	51,8	49,3	44,8

Получить математическую модель (уравнение регрессии) и построить график зависимости значений У от Х.

Х1 ÷ Х7 – число уровней варьирования (N=7);

У1 ÷ У5 – число повторностей в опытах матрицы планирования эксперимента (m=5).

Вариант 12

Квадратическая параболическая однофакторная регрессионная модель (модель второго порядка), матрица планирования эксперимента

Xu	U	V
Yuv
Y1	Y2	Y3	Y4	Y5	¯ Y	S2{y}
0	1	0	0	0	0	0
2	2	18,5	23,0	21,5	26,0	21,5
4	3	38,5	40,0	35,5	41,5	36,5
6	4	41,5	50,0	42,5	49,0	42,5
8	5	48,5	54,0	47,0	46,0	53,0
10	6	54,0	50,0	51,0	55,0	49,0
12	7	51,0	52,5	51,5	49,0	50,5

Получить математическую модель (уравнение регрессии) и построить график зависимости значений У от Х.